Költséghatékonyabbá teszi a kínai AI-modelleket az Alibaba és a DeepSeek

Az Alibaba bemutatta a Qwen3.8-Max modellt, amely eddigi legnagyobb AI-alkotása. Ezzel egy időben a DeepSeek V4-Flash modellje is figyelmet kapott alacsonyabb inferenciaárai miatt, amelyek több versenytárs rendszerét is alulmúlják.

Költségcsökkentés Mixture-of-Experts architektúrával

A Qwen3.8-Max 2,4 trillió paramétert tartalmaz, és egy mixture-of-experts (MoE) architektúrát használ. Ez azt jelenti, hogy minden egyes kéréshez csak a modell egy részét aktiválják. Az Alibaba közlése szerint körülbelül 95 milliárd paraméter aktív egy időben, ami csökkenti a költségeket és a válaszidőt a teljes modell aktiválásához képest.

A DeepSeek hasonló, de kisebb léptékű, szűk architektúrát alkalmaz. A V4-Flash modell 284 milliárd teljes paraméterrel rendelkezik, ebből 13 milliárd aktív az inferencia során. Ezzel szemben a Moonshot AI Kimi K3 modellje 2,8 trillió teljes paramétert, és körülbelül 104 milliárd aktív paramétert tudhat magáénak.

Multimodális képességek és szoftverfejlesztés

A Qwen3.8-Max képes szöveg, kép és videó feldolgozására, valamint egymillió tokenes kontextusablakot támogat. Az Alibaba azt is közölte, hogy a modell 16 nap alatt végzett egy szoftverfejlesztési projektet — írja az Artificial Intelligence News.

A modell mérete közel áll a Kimi K3-hoz, amelyet a Moonshot AI júliusban adott ki. A két cég az árakon is versenyez: a Qwen3.8-Max egymillió bemeneti tokenre 2 dollárba, egymillió kimeneti tokenre pedig 6 dollárba kerül, míg a Kimi K3 esetében ezek az árak 3, illetve 15 dollár.

DeepSeek az inferenciaárak leszorítására törekszik

A DeepSeek a V4-Flash modellel más utat választott. Ahelyett, hogy az Alibaba és a Moonshot AI új modelljeinek méretével versenyezne, jóval alacsonyabb áron kínálja a modellt, mint számos széles körben használt AI-rendszer.

A V4-Flash egymillió bemeneti tokenre 0,14 dollárba, egymillió kimeneti tokenre pedig 0,28 dollárba kerül — közölte az Artificial Analysis. A kutatócég egymillió tokenes kontextusablakot és 284 milliárd teljes paramétert sorol fel, amelyekből 13 milliárd aktív az inferencia során.

Az Artificial Analysis szerint a Max Effort verzió gyorsítótárazott ára 0,003 dollár egymillió tokenre, ami 98%-kal alacsonyabb a standard bemeneti árnál. A gyorsítótárazott bemenet korábban feldolgozott kontextust fed le, amely újabb kérések során újra felhasználható.

A DeepSeek alacsonyabb tokenárai az Artificial Analysis teljesítménytesztjeiben is megmutatkoztak. A Reuters jelentése szerint a kutatócég becslései alapján a V4-Flash átlagos költsége tesztenként 3 cent volt, szemben a Kimi K3 86 centjével, az OpenAI GPT-5.6 Sol 1,86 dollárjával és az Anthropic Claude Fable 5 3,15 dollárjával.

A DeepSeek V4-Flash „Max Effort” érvelési verziója 40-es pontszámot kapott az Intelligence Indexen, és körülbelül 118 token/másodperc sebességgel dolgozott — írja az AI News.